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机翼展向不同部位结冰对飞机气动力特性影响研究 被引量:8
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作者 孔满昭 段卓毅 马玉敏 《实验流体力学》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期32-37,共6页
机翼展向不同部位结冰对飞机气动力特性的影响规律是机翼防除冰系统设计需要考虑的重要因素之一。通过风洞试验方法,将机翼不同部位的模拟冰型加装在飞机模型上进行常规测力试验,研究巡航构型、着陆构型下的机翼展向不同部位结冰后的升... 机翼展向不同部位结冰对飞机气动力特性的影响规律是机翼防除冰系统设计需要考虑的重要因素之一。通过风洞试验方法,将机翼不同部位的模拟冰型加装在飞机模型上进行常规测力试验,研究巡航构型、着陆构型下的机翼展向不同部位结冰后的升力特性、阻力特性、俯仰力矩特性的变化规律。同时通过数值计算的手段,分析机翼不同部位结冰的流场细节特征。研究结果表明,机翼中段结冰对飞机气动力特性影响最为严重,翼根和翼尖结冰影响较小,研究结果为制定高效合理的防除冰系统提供技术依据。 展开更多
关键词 结冰 机翼 风洞试验 气动力特性 防除冰系统
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运输类飞机翼身组合体参数化及快速气动力计算研究 被引量:1
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作者 左志成 段卓毅 陈迎春 《空气动力学学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期246-249,共4页
飞机方案设计阶段,迫切需要一个能够快速评估、计算不同参数组合的翼身组合体基本气动力特性的分析平台。为满足这一实际工程设计需要,本文提出运输类飞机参数化概念和具体研究方法,结合运输机气动布局设计的基本准则,应用计算机图形学... 飞机方案设计阶段,迫切需要一个能够快速评估、计算不同参数组合的翼身组合体基本气动力特性的分析平台。为满足这一实际工程设计需要,本文提出运输类飞机参数化概念和具体研究方法,结合运输机气动布局设计的基本准则,应用计算机图形学进行辅助设计,利用丰富的参数曲线,如NURBS曲线、贝塞尔曲线、拉格朗日插值等方法描述复杂的翼身组合体外形,开发了快速分析计算翼身组合体气动力特性分析平台,实现了从总体方案初步设计到MGAERO软件数值模拟的无缝过渡,并结合具体算例验证了方法的可行性和工程实用价值。 展开更多
关键词 数值计算 参数化 气动计算模型 欧拉方程 附面层修正
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冰脊形成过程数值模拟及NSDBD防护研究
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作者 牛俊杰 郭琪磊 +2 位作者 石淼鑫 孔满昭 桑为民 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期307-317,共11页
冰脊会造成机翼气动性能的降低,是危害飞行安全的重要因素。利用结构化网格和中心有限体积法求解N⁃S方程获得空气流场,运用拉格朗日法获得水滴撞击特性,基于Messinger结冰热力学模型针对NACA 0012翼型的结冰进行了数值模拟,获得的冰型... 冰脊会造成机翼气动性能的降低,是危害飞行安全的重要因素。利用结构化网格和中心有限体积法求解N⁃S方程获得空气流场,运用拉格朗日法获得水滴撞击特性,基于Messinger结冰热力学模型针对NACA 0012翼型的结冰进行了数值模拟,获得的冰型与实验结果吻合良好,验证了计算方法的准确性与可行性。在此基础上,在NACA 0012翼型上设置防冰区并考虑防冰热载荷的作用,对大水滴条件下冰脊的形成过程进行了数值模拟,得出了环境温度、液态水含量和防冰热载荷对冰脊形成的影响规律。此外,通过在冰脊形成位置布置纳秒脉冲阻挡介质放电(Nanosecond dielectric barrier discharge,NSDBD)等离子体激励器,探究了在大水滴条件下NSDBD对冰脊的防护效果。研究结果表明:在大水滴情况下,环境温度的增加使得冰脊的范围增加而高度降低;液态水含量的增加使得冰脊的范围增大并且高度增加;防冰热载荷的增加可以增加防冰区内水分的蒸发,进而减少冰脊的生成;大水滴情况下可能由于水滴直接撞击至下翼面防冰区外进而导致冰脊的形成;NSDBD对空气进行加热,增加溢流水的蒸发,使得低液态水含量下形成的冰脊消失,使得高液态水含量下冰脊的形成位置推后。 展开更多
关键词 冰脊 Messinger热力学模型 数值模拟 防冰 纳秒脉冲阻挡介质放电
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POD-BPNN预测模型及结冰条件不确定性量化
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作者 郝云权 赵大志 +2 位作者 李伟斌 孔满昭 刘森云 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期302-310,共9页
当前,数值模拟作为研究飞机结冰的主要手段之一,在计算结冰冰形时会引入大量参数不确定性,并影响数值模拟的精度和可信度。发展不确定性量化方法,科学量化这种不确定性对评估数值模拟结果具有重要意义。针对传统参数不确定性量化方法难... 当前,数值模拟作为研究飞机结冰的主要手段之一,在计算结冰冰形时会引入大量参数不确定性,并影响数值模拟的精度和可信度。发展不确定性量化方法,科学量化这种不确定性对评估数值模拟结果具有重要意义。针对传统参数不确定性量化方法难以解决高维输入到输出的问题,基于本征正交分解和误差反向传播神经网络,提出了一种结冰冰形预测代理模型。以水滴中值粒径和温度为例,验证了代理模型单输入参数和双输入参数情况下的精度和泛化能力。最后,在代理模型计算的冰形基础上,结合蒙特卡洛采样,利用2σ准则确定结冰范围,发现水滴中值粒径不确定性主要影响明冰的冰角生长,而温度和水滴中值粒径不确定性的叠加主要作用于霜冰厚度。该研究为后续多结冰条件的影响分析和多维输入到输出的不确定性量化提供了思路。 展开更多
关键词 结冰 不确定性量化 本征正交分解 神经网络
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